基手小波变换和支持向量机的遥感图像目标检测

探讨基于支持向量机的高分辨率遥感图像中某型号飞机的检测识别问题.提出将小波变换结合灰度共生矩阵法提取目标样本信息特征的一种新方法,通过对Brodatz纹理进行测试,实验表明该方法有效提高了纹理分类识别率.此外,将支持向量机方法运用于遥感图像目标识别中,用分块区域搜索的方法检测到目标所在区域,实现对目标的检测识别.试验表明,该方法快速、高效且具备一定的鲁棒性.     

基于SVM的遥感图像自动分类研究

遥感图像具有信息大、灰度级大等特点,传统简单组合特征出现特征冗余、维数高等缺陷,造成图像分类精度差.为提高分类的准确性,提出一种多目标优化人工蜂群算法的遥感图像自动分类算法(ABC-SVM).首先提取遥感图像的颜色、纹理特征,然后采用人工蜂群算法对特征进行选择和优化,最后采用支持向量机对优化特征进行训练,建立遥感图像自动分类模型.仿真结果表明,ABC-SVM克服了传统组合特征算法的缺陷,提高了遥感图像分类准确率,加快分类速度,可以满足遥感图像分类的实时性要求.     

基于支持向量机的纹理图像分类算法

研究纹理图像的分类问题,纹理特征提取和分类器设计是决定分类正确率高低的关键。由于库存图像较多,且质量受到噪声影响,使图像特征提取比较困难。针对传统特征提取和分类算法分类正确率不高的难题,提出一种基于支持向量机的纹理图像分类算法。首先采用Gabor滤波器对纹理特征进行提取,采用主成分分析对提取后的特征进行选择,最后采用支持向量机进行纹理图像的分类。采用Brodatz纹理库进行测试实验,实验结果表明,支持向量机分类算法提高了纹理图像的分类正确率,降低了误分率和拒分率,且分类速度加快,适用于更为复杂的纹理分类,为图像提取提供了参考。     

基于支持向量机技术的粮虫图像分类技术研究

介绍了支持向量机的基本思想,提出了一个基于支持向量机的粮虫模式识别系统。该系统先对粮虫图像进行小波边缘提取,根据灰度共生矩阵和局部统计方法提取小波分割后的图像纹理特征。最后利用支持向量机对粮虫图像进行分类。     

基于小波变换的国画特征提取及分类

像素域内利用图像处理技术对图像进行特征提取得到广泛研究。为了在新的信号域内找到更好的图像特征表示方法,提出在小波域内利用不同分辨率及频带的图像结构所展现的艺术风格的不同表现形式来获得国画艺术深度信息的方法。该方法利用三层小波变换提取图像的纹理特征,并采用3种不同的分类器决策树、BP神经网络和支持向量机,对不同画家的风格进行学习,以完成自动分类。实验结果表明,该算法能有效提取图像纹理特征,实现国画的自动分类。     

基于多源信息的TM遥感图像计算机分类

本文以榆林市城区及其周边范围为实验区,以TM遥感图像的第一主成分纹理信息、归一化植被指数和MNF变换得到的四个波段为数据源,采用支持向量机方法进行分类,并与最大似然法分类和单纯利用光谱信息的基于SVM分类结果进行比较.试验结果表明,将纹理分析方法应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类;和传统的分类方法相比,采用支持向量机技术.使用光谱与纹理特征结合的分类方法可以获得更高的分类精度.     

基于复小波和支持向量机的纹理分类法*

针对图像纹理分类问题,提出了一种将二元树复小波变换与支持向量机相结合的分类方法,通过二元树复小波变换对纹理图像进行四层分解,提取各子频带小波系数模的均值和标准方差组成特征向量,利用支持向量机作为分类器实现纹理图像分类。对20类Brodatz纹理图像的分类实验表明,提出的方法具有较高的分类精度,在有限训练样本的情况下比传统的分类算法平均正确率有10%左右的提高,体现了该方法的有效性和良好的泛化能力。     

基于K型支持向量机的遥感图像分类新算法

为了提高遥感图像的分类精度和识别速度,提出了一种基于K型支持向量机（SVM）的遥感图像分类新算法,该算法将灰度共生矩阵提取的纹理特征与光谱特征相结合进行分类。对两组Landsat ETM+数据进行分类仿真实验,结果表明,在多光谱遥感图像的分类中,新算法提高了分类效率、分类精度和泛化能力,K型SVM是一种优于径向基函数SVM的分类器。     

基于纹理特征和SVM分类器的铝铸件类型识别

随着全球经济的增长和铝铸件的广泛使用,全球铝铸件消费量逐年上升.由于应用场合不同,导致有各种各样的铝铸件,它们有不同的形状、结构、颜色、质地等.图像的纹理分类作为图像处理应用中的一个重要方面,本文通过分析铝铸件的特点,分别采用灰度共生矩阵、Gabor小波变换提取图像纹理特征,并加以融合对比,使用支持向量机SVM分类算法对特征进行分类.通过实验可知,使用Gabor小波变换对铝铸件分类的识别准确率和识别时间上效果都是最好的.     

一种改进的Log-Gabor滤波和SVM的虹膜识别方法

特征提取和分类是虹膜识别中的关键部分.由于小波分解后的低频子带包含了虹膜图像的主要信息,而Log-Gabor滤波能有效地提取出图像的纹理信息,将这两种方法结合是一个提取虹膜识别信息的有效途径.本文先对归一化的虹膜采用小波变换的方法细分图像,再用Log-Gabor滤波器对低频通道的子带图像进行更进一步的特征提取并量化,形成特征码本,最后采用支持向量机的分类器来进行分类.实验结果表明,分类器能很好地分离各类虹膜,识别率提高到了99.6%,等错率则降低为0.3%,比传统汉明距的分类方式有更优异的性能.     

无人机影像匹配点云单木识别算法

针对单木识别研究中“局部最大值”算法因窗口大小设置不同而产生的单木漏识别与错识别问题,提出了联合“局部最大值”与“单木树冠结构分析”的单木识别算法。算法首先利用“局部最大值”获得候选单木;然后对候选单木树冠结构进行分析,提取树冠结构曲线;最后通过对树冠结构曲线判别,剔除、合并错识别与过识别单木,从而提高单木识别的精度。选取大兴安岭林区８个典型样地进行实验,以实测可见单木为参考,与窗口大小为1.0 m、2.0 m 的两种“局部最大值”算法进行比较。结果表明,该算法8个样地整体F 测度为90.45％,相比1.0 m、2.0 m 窗口的“局部最大值”法F 测度74.82％、77.35％,分别提高,15.63％,13.10％。     

基于归一化相关矩的多分辨率遥感图象融合

多传感器数据融合技术已广泛应用于遥感图象处理方面 .针对遥感多光谱图象空间分辨率较低的问题 ,提出了一种基于归一化相关矩的多分辨率图象融合方法 .该方法首先对图象进行二维小波变换 ,然后根据所得到的高频小波系数的一阶、二阶统计特征来定义图象局部灰度相关矩 ,并以此作为图象融合测度来对遥感图象进行多分辨率特征融合 ,从而得到包含更多信息和有效特征的融合图象 .仿真结果表明 ,融合后的图象在保留多光谱信息和提高空间分辨率上均能获得较好的效果 ,因而可以更好地用于目标识别、分类等遥感图象处理方面     

基于独立分量分析和支持向量机的遥感影像融合分类算法

遥感影像分类是遥感定量化分析的重要手段,遥感影像融合是提高分类正确率的有效途径之一。本文提出一种遥感影像的融合分类算法。首先采用Contourlet变换对多光谱影像和全色影像进行融合,然后结合独立分量分析的去相关性、稀疏特性以及很好地捕捉影像重要边缘信息、纹理信息的能力,提取融合影像的独立分量特征,并用支持向量机实现分类。与其他算法的主、客观比较结果表明,该算法的实验效果较好,可有效地提高遥感影像的分类精度。     

采用影像融合的遥感影像授权使用小波域算法

指出一般的图像域信息隐藏算法并不适用于遥感影像,并将信息隐藏的涵义加以拓广,提出了基于影像融合的遥感影像授权使用小波域算法,该算法能根据用户的权限不同程度地隐藏遥感影像中的机密信息,是基于HVS特性的自适应于遥感影像特征的盲算法.     

小波神经网络的遥感图象分类

将小波和神经网络结合起来,提出一种自适应小波函数的神经网络。这种小波函数网络经过训练后,可应用于遥感图象的分类,其分类效果优于最大似然法。     

基于分水岭变换与空间聚类的高分辨率遥感影像面向对象分类

面向对象方法已广泛应用于高分辨率遥感影像分类,提出一种结合改进分水岭变换与空间聚类的遥感影像面向对象分类新方法。首先,基于相位一致思想分析图像特征,由Gabor小波多尺度、多方向提取QuickBird全色影像的梯度信息;利用扩展最小变换与强制最小技术分别获取图像前景标识、重建相位一致梯度图像,利用改进后的分水岭变换获得分割对象。然后,提取各对象的多波段光谱特征,利用Gabor小波获取对象纹理矢量,并用独立成分分析方法进行特征选择,依次进行对象的光谱与纹理聚类。最后,通过分析对象间空间拓扑关系判断聚类后不确定对象的类别属性。实验结果表明该方法能取得较好结果,在一定程度上提高了影像分类的自动化水平。     

基于小波表征的遥感影像的目标检测

指出了基于像素灰度值的影像表征方法在表达检测目标信息上的不足,提出了运用小波变换的方法对遥感影像进行信息提取和表达。为了增强表达检测目标信息的能力,采用H aar母小波作为影像小波变换的小波基。实验表明:基于小波变换的表征方法在遥感影像目标检测的诸多性能指标上都优于基于影像像素灰度值的表征方法。     

基于图卷积网络的多标签遥感图像分类

由于遥感图像包含物体类别多样,单个语义类别标签无法全面地描述图像内容,而多标签图像分类任务更加具有挑战性.通过探索深度图卷积网络(GCN),解决了多标签遥感图像分类缺乏对标签语义信息相关性利用的问题,提出了一种新的基于图卷积的多标签遥感图像分类网络,它包含图像特征学习模块、基于图卷积网络的分类器学习模块和图像特征差异化模块三个部分.在公开多标签遥感数据集Planet和UCM上与相关模型进行对比,在多标签遥感图像分类任务上可以得到了较好的分类结果.该方法使用图卷积等模块将多标签图像分类方法应用到遥感领域,提高了模型分类能力,缩短了模型训练时间.     

基于数据流的TIN迭代滤波算法

通过机载LiDAR数据滤波获取地面信息是机载LiDAR数据的一项重要且基本的应用。基于现行的滤波算法都有一定的应用局限,本文提出了一种基于数据流的TIN滤波算法。该方法基于流的思想,首先对机载LiDAR数据进行点流的空间结点化,之后在构建Delaunay三角网的同时,进行插入点判断。通过试验区数据的滤波验证,此算法能够较好地滤除地物点,保持地形;提高了滤波效果的同时,在算法效率上还占有一定优势。     

遥感影像中多个机密信息的授权使用技术

一般的图像域信息隐藏算法并不适用于遥感影像,将信息隐藏的涵义加以拓广,提出了遥感影像中多个机密信息的授权使用技术,即根据用户的不同权限对遥感影像中的多个机密信息进行不同程度的隐藏,并提出了适用于遥感影像的信息隐藏小波域算法,该算法是盲算法,且基于HVS(human visual system)特性,并自适应于遥感影像特征。能很好地保存机密地物的纹理与光谱特性,复原遥感影像逼真,对遥感影像的应用价值没有影响,且对影像添噪与JPEG有损压缩具有较强的鲁棒性。